A adoção acelerada de inteligência artificial e práticas como o vibecoding aumenta a preocupação com sistemas colocados em produção antes de receberem camadas adequadas de segurança, governança e supervisão. Desta vez, as consequências podem sair do ambiente digital e atingir operações do mundo físico.
A inteligência artificial está avançando em um ritmo que poucas tecnologias conseguiram acompanhar nas últimas décadas. Dentro das empresas, ferramentas generativas já são utilizadas para escrever código, automatizar tarefas, analisar informações, criar aplicações e acelerar projetos que anteriormente exigiriam semanas ou meses de desenvolvimento.
A velocidade trouxe ganhos evidentes de produtividade, mas também abriu uma discussão importante dentro do setor de tecnologia: será que as empresas estão adotando inteligência artificial mais rápido do que conseguem construir estruturas adequadas para controlar seu uso?
O receio é que a corrida atual pela IA esteja repetindo, em uma escala ainda maior, alguns dos erros cometidos durante a expansão da internet no final da década de 1990.
Naquele período, empresas corriam para lançar sites, sistemas e serviços digitais antes dos concorrentes. A urgência comercial frequentemente fazia com que arquitetura, segurança e planejamento fossem deixados para uma etapa posterior.
O resultado foi o surgimento de sistemas frágeis, vulnerabilidades e uma enorme dívida técnica que continuou exigindo correções durante muitos anos.
Agora, uma nova corrida tecnológica começa a produzir sinais semelhantes.
O novo “efeito 1999” da tecnologia
A popularização das ferramentas de inteligência artificial generativa mudou profundamente o processo de desenvolvimento de software.
Hoje, modelos avançados conseguem escrever código, criar interfaces e até estruturar aplicações inteiras a partir de instruções em linguagem natural. Ao mesmo tempo, ganhou espaço o chamado vibecoding, expressão utilizada para descrever uma forma de desenvolvimento fortemente apoiada por inteligência artificial, na qual o usuário orienta a criação do software por comandos e ajustes sucessivos.
A facilidade para transformar uma ideia em uma aplicação funcional está mudando a percepção sobre o tempo necessário para desenvolver software.
Para Marceu Martins de Souza Filho, engenheiro de computação, mestre em software e especialista em inteligência artificial aplicada a sistemas corporativos, com atuação em governança e segurança, o momento atual apresenta paralelos importantes com a corrida tecnológica observada na virada do milênio.
Segundo o especialista, no final dos anos 1990 a prioridade das empresas era colocar rapidamente sites e serviços na internet. Agora, a pressão passou a ser colocar inteligência artificial em produtos, processos e operações antes dos concorrentes.
Nos dois momentos, existe o risco de a arquitetura necessária para garantir confiança, segurança e controle ser tratada somente depois que a tecnologia já está funcionando.
A diferença é que hoje as consequências podem ser muito maiores.
Um sistema funcionar não significa estar pronto
Parte do problema está justamente na eficiência das ferramentas atuais.
Uma IA pode gerar rapidamente uma aplicação com aparência profissional, banco de dados, interface funcional e diferentes recursos. Para uma liderança que observa apenas o produto final, a impressão pode ser de que praticamente todo o trabalho já foi concluído.
Mas existe uma grande distância entre um software que funciona durante uma demonstração e um sistema realmente preparado para operar em ambiente corporativo.
Segundo Marceu Martins de Souza Filho, o código representa apenas uma das camadas necessárias para a construção de uma aplicação confiável.
Um sistema corporativo também depende de mecanismos de segurança, supervisão humana, rastreabilidade, controle de acesso, monitoramento, políticas de governança, compliance, auditoria e limites claros para determinadas ações automatizadas.
Esses elementos não aparecem automaticamente apenas porque uma IA conseguiu criar um código funcional.
O risco está exatamente nessa diferença.
Se uma empresa consegue aumentar drasticamente sua velocidade de desenvolvimento utilizando inteligência artificial, mas não amplia na mesma proporção seus processos de segurança, validação e governança, o resultado pode ser uma infraestrutura tecnologicamente avançada, porém vulnerável.
O risco da IA já ultrapassa o mundo digital
Durante décadas, muitos dos principais problemas relacionados a software permaneciam confinados ao ambiente virtual.
Uma falha poderia derrubar um site, interromper um serviço, causar prejuízos financeiros ou provocar vazamento de informações.
Esses riscos continuam existindo, mas a inteligência artificial está assumindo funções em áreas nas quais uma decisão errada pode ter consequências muito mais concretas.
Soluções baseadas em IA estão sendo integradas ou avaliadas para atividades relacionadas a redes de energia, operações industriais, logística, transportes, saúde, automação de equipamentos e outros sistemas associados à infraestrutura crítica.
Nesse cenário, uma falha deixa de representar apenas a indisponibilidade de uma aplicação.
Dependendo do nível de acesso concedido à inteligência artificial, um comportamento inesperado pode interferir diretamente em equipamentos, processos e operações físicas.
Marceu Martins de Souza Filho, engenheiro de computação, mestre em software e especialista em IA aplicada a sistemas corporativos, alerta que esse é um dos pontos que tornam a atual transformação tecnológica diferente de movimentos anteriores.
Quanto maior a integração entre inteligência artificial e sistemas físicos, maior precisa ser o controle sobre as decisões tomadas pela tecnologia.
Uma ação incorreta pode resultar na interrupção de serviços, paralisação de equipamentos, alterações indesejadas em processos industriais ou outras situações operacionais potencialmente graves.
Segurança também precisa acompanhar a velocidade da IA
Existe ainda outro elemento importante nessa equação: a segurança cibernética.
Quando sistemas baseados em inteligência artificial recebem autonomia para executar ações ou acessar estruturas importantes de uma empresa, qualquer vulnerabilidade passa a ter um peso maior.
Um atacante que consiga manipular um sistema tradicional pode acessar dados ou interromper serviços.
Em uma infraestrutura altamente automatizada, porém, o comprometimento de um sistema pode também permitir interferências em processos operacionais.
Por esse motivo, governança e segurança precisam fazer parte da arquitetura desde o início do projeto.
A implementação de IA em ambientes corporativos exige mecanismos capazes de registrar decisões, identificar comportamentos anormais, restringir permissões, permitir auditorias e garantir que seres humanos possam interromper determinadas ações quando necessário.
O problema não é usar IA — é usar sem estrutura
A tendência é que a presença da inteligência artificial nas empresas continue crescendo.
A discussão, portanto, não deve ser simplesmente se uma organização deve ou não utilizar IA.
A questão central passa a ser em quais condições essa tecnologia será colocada em operação.
Para Marceu Martins de Souza Filho, empresas e lideranças precisam evitar que o entusiasmo com os ganhos de produtividade faça com que etapas fundamentais de engenharia sejam ignoradas.
Isso significa reconhecer que protótipos, demonstrações e aplicações desenvolvidas rapidamente podem ser excelentes ferramentas para validar ideias, mas não devem automaticamente ser tratadas como sistemas preparados para produção.
Antes disso, é necessário estabelecer mecanismos de segurança, supervisão, governança, rastreabilidade e controle.
A próxima grande dívida técnica pode estar sendo criada agora
A inteligência artificial reduziu drasticamente o tempo necessário para transformar uma ideia em software.
Esse talvez seja um dos maiores avanços proporcionados pela tecnologia nos últimos anos.
Ao mesmo tempo, essa velocidade cria uma nova responsabilidade para empresas, desenvolvedores e gestores.
A engenharia responsável por proteger e controlar essas aplicações precisa evoluir na mesma velocidade da capacidade de criá-las.
Caso contrário, o mercado poderá repetir um erro conhecido da história da tecnologia: lançar primeiro, crescer rapidamente e tentar resolver a infraestrutura depois.
A diferença é que, desta vez, corrigir os problemas posteriormente pode ser consideravelmente mais difícil.
Quando a inteligência artificial passa a controlar processos conectados ao mundo físico, o preço de uma decisão errada deixa de ser apenas digital.
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